参照孙文远和刘于山(2023)的做法,本团队对来自华东经济管理《人工智能对劳动力市场的影响机制研究》一文中的基准回归部分进行复刻。
文章使用2007-2021年231家制造业企业面板数据,通过实证回归,研究和分析了人工智能技术应用对于制造业企业员工数量和工资收入的影响。研究发现:人工智能应用对制造业企业员工数量有着显著负向效应,对工资水平有着显著正向效应,且两者影响均具有异质性。
一、数据介绍数据名称:人工智能对劳动力市场的影响机制研究
数据年份:2007-2021年
数据样本:52625条
数据来源:人工智能采纳程度借鉴孙文远(2023)、何勤(2020)的做法,采用企业机器设备的人均价值作为衡量,数据详见前文;劳动力相关指标计算详见本文;控制变量主要来自上市公司年报
数据整理:马克数据网,内含原始数据、处理代码和回归结果
二、数据指标人工智能采纳程度 | 机器账面价值 / 员工总数,数据详见前文 |
员工数量 | 企业年度员工总数 |
工资水平 | 应付职工薪酬 / 员工总数 |
资本偏好 | 研发投入 / 应付职工薪酬 |
资产规模 | 资产总额 |
资本深化程度 | 固定资产投入 |
运营能力 | 总资产周转率 |
盈利能力 | 净资产收益率 |
产品创新 | 无形资产账面价值 / 企业总资产 |
参考文献:
孙文远,刘于山.人工智能对劳动力市场的影响机制研究[J].华东经济管理,2023,37(03):1-9.
理论机制:
人工智能通过替代效应减少企业对劳动力的投入规模,降低成本。人工智能的大规模投入可以有效提高劳动生产率,劳动力被替代的数量也会随之增加。
企业对于劳动力的需求由数量转向质量,企业会选择对老员工培训,员工的工资水平会因生产率提高、技能水平提升、人才争夺等因素作用而增加。
四、数据概览基本数据
处理代码
描述性统计
基准回归